Linux学习笔记二：vi的使用

最新推荐文章于 2025-08-13 18:58:39 发布
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此博客是Linux学习笔记，重点围绕vi编辑器的使用展开，属于信息技术中操作系统领域的内容，能帮助读者了解在Linux系统里如何运用vi进行操作。



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linux学习笔记.pdf
10-17
Linux学习笔记 本文档主要记录了 Linux 操作系统的学习笔记，涵盖了 Basic 的编程、VI 编辑器的使用、GCC 编译器的应用、GDB 调试工具的使用等方面的知识点。 一、编程基础 * 了解 C 语言的基本语法，例如变量...
[天命linux学习笔记之三vi学习总结].docx
10-30
这篇学习笔记主要涵盖了`vi`的基本使用方法，包括它的各种模式、命令以及操作技巧。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **模式切换**： - **指令模式**：默认进入的模式，用于执行编辑命令。 - **插入模式**：在...
Linux 学习笔记：vi编辑器的使用
qq_53843329的博客
08-03 1563
可以进行复制、粘贴等操作。o : (Open)进入编辑状态，并在当前光标下方建立一新行，光标移动到该新行的行首。o:(Open)进入编辑状态，并在当前光标下方建立一新行，光标移动到该新行的行首。a ：（Append）进入编辑状态，从当前光标之后的位置开始插入键盘输入的字符。a：（Append）进入编辑状态，从当前光标之后的位置开始插入键盘输入的字符。O ：进入编辑状态，并在当前光标上方建立一新行，光标移动到该新行的行首。O：进入编辑状态，并在当前光标上方建立一新行，光标移动到该新行的行首。
linux学习笔记
Yangtze20的博客
06-24 1238
linux入门学习，黑马程序员的linux课程学习记录
Linux学习笔记
weixin_74155781的博客
05-25 3284
计算机由哪两个主要部分组成硬件和软件操作系统是什么?由什么作用?操作系统是软件的一类。主要作用是协助用户调度硬件工作，充当用户和计算机硬件之间的桥梁常见的操作系统有哪些?PC端: windows、Linux、MacOs移动端:Android、IOS、鸿蒙系统什么是虚拟机？借助虚拟化技术，我们可以在系统中，通过软件：模拟计算机硬件，并给虚拟硬件安装真实的操作系统。这样就可以在电脑中，虚拟出一个完整的电脑，就可以得到一个Linux系统。
Linux系统学习笔记：第四天
2403_88736889的博客
11-22 1188
本质上我们Linux自带的编译器叫做Vi编辑器，名字取自Visual,它是一个全屏幕文本编辑器（编辑程序）。在我们Linux系统中Vi是最常用的编辑程序，它的文本编辑功能十分的强大，但使用起来比较复杂。Vim是Vi的增强版，所以Vi的功能Vim都有，而且Vim新增了许多Vi所没有的功能，它比Vi更容易使用。这个工具不是Linux内置，需要额外的安装。
Linux学习笔记1
2301_79070677的博客
09-05 1533
Linux学习笔记，韩顺平老师版本~
Linux笔记：文本编辑器vi基础使用
Naisu的各种笔记
06-02 794
文章目录目的我的总结 目的 vi是几乎所有Unix/Linux系统下都自带的文本编辑器，有点类似于window上的记事本。如果用惯了现代的一些文本编辑器或是IDE这些的话vi是非常不好用的，但是vi作为文编编辑器而言基本功能还是齐全的。有时候如果需要稍微修改点东西，但又没有装别的文本编辑器的话，拿出vi用用其实也蛮不错。这篇文章将记录下vi的一些基础使用笔记。 我的 总结 ...
Linux学习笔记08之vi和vim编辑器
一只苟延残喘的卑微蝼蚁
08-13 430
Linux学习笔记08之vi和vim编辑器
linux学习笔记（三）vi文本编辑器
2301_78019447的博客
12-05 513
是UNIX操作系统和类UNIX操作系统中最通用的全屏幕纯文本编辑器。Linux中的vi编辑器叫vim，它是vi的增强版（vi Improved），与vi编辑器完全兼容，而且实现了很多增强功能。
Linux学习笔记09之vi和vim的快捷键使用案例(要熟练掌握常用的快捷键)
一只苟延残喘的卑微蝼蚁
08-13 978
vi和vim的快捷键使用案例(要熟练掌握常用的快捷键)
Linux学习笔记：基础与进阶命令使用及vi编辑器技巧
以上是Linux学习笔记中关于基础命令速记技巧和使用方法、进阶命令使用方法和案例、以及vi编辑器常用指令的详细说明。掌握这些知识点，将对Linux系统有一个较为全面的认识，并能有效进行日常管理和使用。
Linux学习笔记整理：含脑图、脚本与文本文件
《Linux学习笔记》这一资料集合不仅体现了学习者在掌握Linux过程中的系统性思考与实践积累，更通过多种文件形式（如文本文件、Shell脚本、脑图和图片）构建了一个多维度的知识体系，极大提升了学习效率与知识的可...
基于YOWOv2的实时视频动作检测系统实现（Python源码+预训练模型+UCF24数据集）
11-28
本项目基于YOWOv2架构开发，提供完整的视频动作识别解决方案，包含Python实现代码、预训练模型参数及训练流程。系统采用UCF24数据集进行验证，所有功能模块均通过严格测试，运行稳定性得到充分保障。 该资源主要面向计算机相关领域的在校师生及行业从业者，涵盖计算机科学、信息安全、数据科学、人工智能、通信工程、物联网等专业方向。项目设计兼顾教学价值与实践意义，既适合初学者系统掌握动作检测技术原理，也可作为毕业设计、课程实践、科研立项的参考案例。 对于具备编程基础的研究者，本系统支持深度定制开发，允许在现有架构上扩展功能模块或调整检测逻辑。项目文件解压后需注意：存储路径及文件夹名称应使用英文字符，避免因编码问题导致程序异常。技术交流可通过指定渠道进行。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
地方管理部门如何借助企业创新数智空间加速体系化核心优势？.docx
11-28
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat时序分析：研究区边界内首末影像提取与时间戳获取方法
11-28
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台对指定区域内的Landsat 9卫星影像进行时间序列分析。通过定义一个矩形地理区域（aoi），加载“LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA”地表反射率数据集，并筛选出覆盖该区域的所有影像。随后，通过对影像集合按时间排序，提取了时间序列中的第一幅和最后一幅影像，并获取其对应的时间戳信息，用于分析影像数据的时间跨度。整个过程展示了GEE中常用的空间筛选、时间排序与属性提取的基本操作方法。; 适合人群：具备基本遥感知识和JavaScript编程基础，从事地理信息系统（GIS）、环境监测、土地利用等相关领域的科研人员或技术人员； 使用场景及目标：①掌握在GEE中加载和筛选Landsat 9影像的方法；②学习如何提取影像集合的时间范围信息，为后续时序分析提供基础；③应用于区域生态环境变化、地表覆盖动态监测等研究； 阅读建议：建议结合GEE代码编辑器实际运行代码，理解每一步的操作逻辑，尤其是filterBounds、sort方法的使用以及ee.Date()对时间的处理方式，便于拓展到其他传感器数据或更大范围的研究区域。
模拟电子线路课设：Multisim压控函数发生器
11-28
本课设项目对压控函数发生器进行了深入研究，使用Multisim10.0仿真软件作为平台进行仿真操作。通过此项目，我们熟悉了Multisim10.0的基本使用方法，并掌握了压控函数发生器的设计要素。该发生器主要包括直流电压产生电路、极性变换电路、三角波产生电路、反馈控制信号产生电路、正弦波产生电路和增益连续可调电压放大电路。最终设计出的压控函数发生器能够输出方波、三角波、正弦波，输出波形的频率可通过输入电压调节，且具备输出电压放大功能。 设计要求 设计的压控函数发生器需能产生方波、三角波、正弦波三种波形。 根据设计指标和要求，详细分析各单元电路的设计过程，逐级设计单元电路，绘制单元电路原理图，分析主要元器件的选择依据。 设计各单元电路的实现、调试、测试方案，并记录实验数据。完成单元电路测试，分析测试数据和输入、输出波形是否满足设计要求。 根据系统设计框图逐级级联各单元电路。每增加一级电路，必须先测试并检验级联后的电路是否满足设计要求。若满足要求，方可继续级联下一级电路。 注意事项 请确保在仿真和设计过程中遵循所有实验室安全规范。 仔细阅读Multisim10.0的用户手册，以充分理解软件的各项功能和使用方法。
基于人工智能的生物过程优化.docx
最新发布
11-28
基于人工智能行业解决方案，趋势分析
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）
11-28
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的无人车路径跟踪问题，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型，通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态，利用迭代学习机制不断提升控制性能，从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域，展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制；②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路；③作为科研复现与算法验证的学习资源，推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注神经网络与ILC的结合机制，并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比，以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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